Claude Code 的扩展语法：一条仓库修改怎样逐级获得控制
把“永远不要修改 .env”写进 CLAUDE.md，这条要求会进入 Claude 的上下文。它会影响模型的选择，却没有在文件系统前竖起一道墙。 同一句话若进入 PreToolUse Hook、permission deny rule 或 sandbox 文件规则，语义已经变了：它开始决定一次工具调用能否发生，或者一个 Bash 子进程实际能碰到什么。 ...
Testing
Claude Code 实战手册：从验证闭环到并行代理的 10 个配置
先把“技巧清单”放到一边 我最初想写一篇 Boris Cherny 用法合集。问题是，社交媒体里的经验会随模型、版本和套餐变化；粉丝站又常把个人观点、尚未公开的功能和统计数字混在一起。今天看起来锋利的结论，几个月后可能只剩一个漂亮的句子。 ...
独立开发者的 Loop Engineering：验证器、状态与安全自动化
用得越熟，为什么反而越累 先说一个我自己撞了很久才想明白的怪现象。 刚开始用 Claude Code 的时候，效率提升是肉眼可见的：一个下午干完过去两天的活。用熟之后，效率还在涨，但一天结束时的疲惫感也在涨——因为我整天都在做同一件事：看它跑完、判断对不对、想下一句该说什么、再敲回车。 ...
夜里跑十个 agent，早上收十个 PR，然后我卡住了
这是《超级个体的装备栈》系列的第二篇。如果你还没读过总纲 ，建议先读那篇——这篇的所有判断都建立在那篇提出的标准之上：一层装备的进步，是只帮你，还是同时帮你所有对手。 ...
如何建立对无人值守 AI Agent 的真实信任
假设你现在真的有一个 agent，能把一件事从头做到尾——拉数据、写代码、跑测试、发 PR、改文档，一条龙。它不需要你在旁边一句一句喂提示词。你晚上把任务丢给它，去睡觉。 ...
AI 工作流质量门禁：把软件工程的纪律搬进个人系统
「能跑」不等于「可靠」 大多数人搭个人 AI 系统时，第一条验收标准是：能不能跑？ 能写出一篇文章，能改完一段代码，能把十页资料压成一页，看起来就算完成了。但用久以后，真正折磨人的是无声的错误：结构工整，语气笃定，结论却悄悄偏离了事实。 ...
AI 与大模型应用的测试驱动开发：从确定性测试到风险化评测
当被测函数只是把两个数字相加时，测试驱动开发很好解释：先写一个失败测试，让它通过，再在行为不变的前提下改善实现。困难出现在函数开始调用大模型之后——同一个问题可能有五种都算正确的回答，今天通过的结果，明天也可能因为模型、检索索引或服务端推理环境变化而不同。 ...
独立开发者技术栈指南：从问题验证到可维护 MVP
独立开发最容易出现一种错觉：只要把技术栈配齐，产品就完成了一半。 我也曾把前端框架、数据库、认证、支付、分析、邮件、监控列成一张很长的表。表越完整，动手越安心；但那种安心往往来自“我在建设”，而不是“有人需要”。工具清单解决的是选择焦虑，产品要解决的却是用户愿不愿意改变现有做法。 ...
从语言模型到 RAG：理解大模型的能力、边界与工程方法
引言：不要从聊天窗口理解大模型 第一次使用大语言模型，很容易产生一种错觉：屏幕另一端似乎住着一个读过许多书、能够推理也愿意解释的人。它会写代码，会概括论文，会在同一段对话里保持语气，甚至会为自己的错误给出一套听起来完整的理由。 ...
Sora 停服之后：SoraEase 提示词档案与开发者迁移指南
2024 年 3 月，这个页面还是一份很长的 Sora 提示词合集。那是一个奇特的阶段：大多数人还没有真正用过产品，研究预览里的几段视频却已经催生了开源仓库、提示词拆解和关于新媒介的想象。我们记录镜头运动、材质和光线，试图从有限样本中辨认一种语法。 ...
OpenIM：构建高效的版本控制和测试工作流程
OpenIM 构建高效的版本控制和测试流程 开源项目的成功与否在很大程度上取决于其质量管理和协作流程。在 OpenIM 开源社区中，项目管理和测试流程的规范性至关重要，以确保代码的质量和稳定性。本文将简要介绍我们的测试方案、分支管理和质量控制策略，以及如何应用于 main 分支、PR 测试分支和稳定的 release 分支，以满足开发者、测试人员和社区管理者的需求。除此之外，还将介绍OpenIM开源社区的规范、测试方案和项目管理策略，旨在提供清晰的指导，以确保项目的稳定性和可持续性。 ...
自动化测试的学习(一)
云原生领域中GitHub开源Go项目的自动化测试实践与策略 介绍 作为 Github 上的 热门项目 OpenIM，如何在云原生时代中创造出价值，这是非常重要的，OpenIM 是一个优质的小团队，我们在自动化中并没有特别深入的见解。 ...